Die Herausforderungen der A/B-Tests -und wie Nosto dabei hilft, sie zu lösen

Die Händler, die offen dafür sind, ständig Neues zu schaffen und zu testen und sich selbst neu zu erfinden, sind diejenigen, die am meisten Erfolg haben. Im Zusammenhang mit der kontinuierlichen Shop-Optimierung hilft eine Testing Tool Änderungen zu validieren.

Jeder Test führt zu neuen Erkenntnissen, die weitere Ideen anregen, die dann getestet werden können. Dies ist die Art von Verhalten, die einen positiven Kreislauf von kontinuierlicher Optimierung und Wachstum fördert.

Die Herausforderungen der A/B-Tests –
und wie Nosto dabei hilft, sie zu lösen

Das Testen und Optimieren von Webseiten kann aus vielen Gründen eine herausfordernde Aufgabe sein:

• Testing Tools können teuer und/oder nur schwer zu verwenden sein. Das sind zwei große Hindernisse für schnell wachsende Unternehmen, die in der Regel nicht über die Ressourcen, das Wissen oder die Zeit verfügen, um sich ausschließlich dem Testen zu widmen.

• Herkömmliche Testlösungen bieten in der Regel nicht die notwendigen Tools oder Reports, die E-Commerce Manager benötigen, um vollständig nachzuvollziehen, wie jede Variable das Verbraucherverhalten beeinflusst. Ihnen fehlt der Zusammenhang, um die zugrundeliegende Ursache von Veränderungen in den Verhaltensmustern zu identifizieren (z. B. die Identifizierung eines Verkaufsanstiegs, der durch die Hervorhebung einer bestimmten Produktreihe verursacht wird, für die ein bestimmtes Kundensegment eine Affinität hat) – ein Zusammenhang, der es Einzelhändlern erlauben würde, ihre Kreativ-, Merchandising- oder Buy-in-Strategien in die richtige Richtung zu lenken.

• Aufgrund dieser Komplexität wird ein Einzelhändler dem Testen wahrscheinlich keine Priorität mehr einräumen – oder es sogar vernachlässigen -, wodurch er sich einer Fülle wertvoller Einsichten und Wachstumsmöglichkeiten verschließt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, haben wir versucht, die Tests schneller, zugänglicher und weniger mühsam für Händler zu machen – ohne die Effektivität zu beeinträchtigen, die erfahrene Statistiker fordern.

Indem wir unser Produktangebot um A/B-Testing und -Optimierung erweitern, glauben wir, dass Einzelhändler mit Nosto noch mehr Nutzen aus der Personalisierung herausholen können. Um unser Angebot zu differenzieren, haben wir auch fortschrittliche, einzelhandelsspezifische Insight Funktionen implementiert, die Einblicke in die Auswirkungen dieser Tests auf eine Reihe kritischer KPIs geben. Lassen Sie uns direkt einsteigen und vorstellen, was Einzelhändler mit unserer neuesten Produktlösung jetzt erreichen können!

Merchandising-Insights und Berichte über für E-Commerce

Die Kernkomponente der Testlösung von Nosto ist ein segmentbasiertes Reporting-Tool. Dieses Tool liefert Details über das Verhalten verschiedener Kundengruppen (bekannt als Segmente) und vergleicht das Verhalten jeder Gruppe in verschiedenen Testvarianten, um einen tieferen Kontext/ Zusammenhang zu erhalten.

Auch wenn beispielsweise ein Test von zwei Banner-Varianten möglicherweise keinen eindeutigen Sieger innerhalb Ihres allgemeinen Kundenstamms ergibt, könnte ein wichtiges Kundensegment (z. B. Erstbesucher) darauf hindeuten, dass sie viel eher auf eine der beiden Varianten klicken als auf die andere. Diese Einsicht hilft bei der Optimierung für dieses spezifische Segment auf natürlichere Weise – ein Vorteil, wo regelmäßige Testlösungen tendenziell zu kurz greifen.

Merchandising Insights gibt Einzelhändlern auch die Möglichkeit, sich anhand von Testvarianten in Marken- und Produktkaufdaten zu vertiefen. Wenn Besucher beispielsweise eine Werbeaktion für eine bestimmte Marke wie Nike sehen, wird davon ausgegangen, dass diese Besucher am Ende mehr Produkte dieser Marke kaufen. Im Gegensatz zu typischen Testtools liefert Merchandising Insights wertvolle Informationen, die über Standard-KPIs wie die Conversion Rate oder den durchschnittlichen Bestellwert hinausgehen: Es zeigt, welche spezifischen Produkte und Marken gekauft wurden, und zwar aufgrund des Verhaltens, das Kunden zeigen, wenn ihnen eine der getesteten Variationen präsentiert wird. Daher können Händler mehr tun, als nur anzunehmen, dass Kunden, die eine Markenwerbung sehen, die beworbenen Produkte kaufen, denn die Händler können leicht testen, ob dies der Fall ist.

Kontinuierliche Optimierung

Die Kontinuierliche Optimierung ist eine Funktion, die für jeden Test aktiviert werden kann: Sie macht die tägliche Analyse von Tests überflüssig und reduziert die Risiken, die mit leistungsschwachen Testvarianten verbunden sind.

Das wird durch das Tool zur kontinuierlichen Optimierung erreicht, indem der leistungsstärksten Variante des Tests in Echtzeit automatisch mehr Traffic zugewiesen wird. Mit diesem Tool sind Einzelhändler in der Lage, selbst die unkonventionellsten Ideen zu testen, ohne befürchten zu müssen, dadurch heftige Umsatzeinbußen zu haben. Wenn Sie beispielsweise vier verschiedene Versionen eines Hero Banners auf der Startseite haben und eine dieser vier Versionen eine drastische Abweichung von Ihrer typischen kreativen Idee darstellt, stellt die Kontinuierliche Optimierung sicher, dass dem risikoreichen Banner kein Traffic zugewiesen wird, wenn schon früh festgestellt wird, dass das Banner eine schlechte Leistung aufweist.

Im Zusammenhang mit der Personalisierung ermöglicht diese Fähigkeit den Einzelhändlern, herauszufinden, welche Varianten bestimmter Website-Elemente jedes ihrer Kundensegmente ansprechen, ohne ihre Testaktivität aus Angst vor Umsatzverlusten einschränken zu müssen.

Kampagnen- und Erlebnistests

Der eigentliche Testprozess an sich ist so einfach wie die Durchführung eines Betreffzeilen-Tests, und Sie können sofort loslegen. Das Tool die unterstützt die meisten wichtigen Testmethoden, von A/B-Tests bis hin zu A/B/n-Split-Tests und natürlich auch multivariate Tests. Innerhalb des Tools werden die Tests in zwei Kategorien unterteilt: Kampagnentests und Erlebnistests.

Kampagnentests sind taktische Tests, bei denen zwei Varianten eines Elements, bei denen es sich entweder um eine Produktempfehlung oder einen personalisierten Inhalt handeln kann, gegeneinander getestet werden. Zum Beispiel: Welche Variante einer Produktempfehlung erzielt die meisten Klicks auf einer bestimmten Produktseite? Diese werden einfach implementiert, um die optimale Variante jedes Elements für jedes Segment zu finden.

Erlebnistests hingegen sind Tests, bei denen ein Händler zwei oder mehr Varianten mehrerer verschiedener Elemente gegeneinander vergleicht, um zu sehen, wie sich die Interaktionen zwischen verschiedenen Elementen und Seiten gegenseitig beeinflussen. Diese Tests sind strategischer, da die einzelnen Kampagnentests innerhalb des Erlebnistests sich alle gegenseitig informieren müssen, um jede mögliche Customer Journey, die der Verbraucher unternehmen kann, zu optimieren. Diese Schicht ist es, die die Lösung von einem Optimierungstools zu einem Personalisierungstools erhebt.

Durch die Fähigkeit, sowohl zu lernen, welche Varianten bestimmter Elemente ein Segment zum Handeln inspirieren, als auch wie bestimmte Variantenreihen dasselbe Segment zu weiterem Handeln inspirieren, sind Händler in der Lage, Kunden auf eine sehr persönliche Customer Journey mitzunehmen, indem sie optimieren, welche Variante jedes Elements sie ihnen auf dem Weg zeigen.

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